2×2 MIMO-OFDM信道估计的Eb/N0与归一化均方误差(NMSE)如图所示。 从图中可以看出,2 × 2 MIMO-OFDM信道估计,OMP算法性能上优于LS估计。当然若从硬件实现角度看,则OMP算法复杂度更高,耗时更长。 注意,在实际通信系统中,需要根据实际应用场景的信道环境,设计所需的波形,选择合适的信道估计方法。 部分示例代码:...
所不同的是,在稀疏分解中θ是事先不存在的,我们要去求一个θ用Aθ近似表示y,求出的θ并不能说对与错;在压缩感知中,θ是事先存在的,只是现在不知道,我们要通过某种方法如OMP去把θ求出来,求出的θ应该等于原先的θ的,然后可求原信号x=Ψθ。 其实MP也好,改进后的OMP也罢,最初提出都是面向稀疏分解的,当时...
正交,方法是有的,这就是下面要谈到的OMP算法。 3、OMP算法 3.1 算法描述 OMP算法的改进之处在于:在分解的每一步对所选择的全部原子进行正交化处理,这使得在精度要求相同的情况下,OMP算法的收敛速度更快。 那么在每一步中如何对所选择的全部原子进行正交化处理呢?在正式描述OMP算法前,先看一点基础思想。
正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)是一种常见的贪婪算法(Greedy algorithm),用于解决压缩感知中的信号重构问题。OMP算法试图找到一组稀疏基,这些基与测量值之间有最大的相关性,并且用于迭代地重构原始信号。 OMP算法 下面是OMP算法的简要步骤:
OMP算法是一种基于稀疏表示理论的图像修复算法,它利用图像的稀疏性质来恢复损坏的部分。稀疏表示理论认为,大部分自然图像在某种变换域下是稀疏的,即它们可以被少量的基向量线性表示。基于这一理论,OMP算法通过迭代选择最能表示残差的基向量来逐步恢复图像,从而实现图像修复的目的。
OMP算法的基本原理 OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法是一种贪婪算法,用于解决稀疏信号重构问题。其基本思想是在每次迭代中,从字典中选择一个与当前残差最相关的原子(或列),并将该原子加入支撑集,然后利用最小二乘法更新信号估计和残差。通过多次迭代,OMP算法逐步逼近原始稀疏信号。 OMP算法在MATLAB中的实现步骤 初...
得到的,这个过程需要花费一些时间,所以OMP算法比MP算法要慢一些。 (e)残差是通过原始的y, A_{new},\lambda计算得到的。 (f)迭代次数最多是A的列数,或者是信号x的稀疏m已知,那么就迭代m次。 9 OMP缺陷 当A中存在中两个原子有相关性时,OMP算法可能会得到一个错误的重构信号。
OMP算法是一种基于稀疏表示的算法,它利用信号的稀疏性来重建信号。在超分辨率图像重建中,OMP算法可以利用低分辨率图像的信息来重建出高分辨率图像,从而实现图像的超分辨率处理。 此外,超分辨率OMP算法的实现通常包括以下几个步骤,首先,对低分辨率图像进行预处理,例如去噪处理和图像配准;然后,利用OMP算法对预处理后的低...
图1展示了使用正交匹配追踪(OMP)算法对稀疏信号的重建效果。蓝色实线代表原始稀疏信号,红色虚线为重建信号。可以看出,OMP 重建的信号在非零位置上与原始信号高度重合,说明算法成功识别了稀疏信号的非零位置和幅值。这表明在无噪声条件下,OMP 能够准确重建稀疏信号,重建精度高且未引入额外噪声或误差。 import numpy as ...